まだ誰も見たことのない未来へのチャレンジ

想定外の疾患の発症・感染と重症化・ 癌化リスクと プロセスの予測推定・可視化 この課題に取り組む新しいソリューションを提案します

AXiR Engine®は、感染・罹患のリスクとプロセスを可視化(パターンと数値化)し、解析対象データの参照・学習を繰り返すことで、より精度の高い疾患リスクの予測推定を行うことを目指した「健康を可視化する」ためのハイブリッド型AIエンジンです。静的・動的解析により得られるデータに基づき、専門家の最新情報を参考にして高次元(多次元)の分析を加えることで、個別の健康ポジションやライフスタイル・生活習慣・食習慣・睡眠・運動・ストレスなどの条件に最適化した、パーソナルで行動変容可能な健康増進プログラムの選択肢を提案することを可能とします。

個体別健康度の
可視化とレポート

複数の入力化データを
マトリックス化して評価
(相関分析)

メディカルドクターチーム
による複数の選択肢の提示・
精密検査と疾患リスクへの
アドバイス

死亡リスク
悪性新生物(癌・腫瘍)
心疾患・脳血管疾患
感染症リスク解析

トレース測定と
健康度分析
(複数回の測定)

組織やグループ別の
ポジショニング

スポット測定と
健康度分析

ビッグデータを解析するためのパワフルなコア

AXiR Engine®(アクシア エンジン)は、病気でない人(健康体・未病者)が特定疾患へとシフトしたり健康体へと改善したりするプロセスをビッグデータ解析(静的解析)して、それぞれの健康位置を特定します。必要に応じて、バイタルデータ・体組成・問診を通して免疫レベルや細胞の代謝レベルを予測推定して、希望がれば癌化リスク・感染症重症化リスクの人達に対して、ある一定条件でのトレースを数週間~数ヶ月(max1~2年程度)行い、健康化へ向けた提案や健康化レシピを実行します。特に、複数回のトレースは、全て予測推定を行ってその結果を検証エンジンで確認し、最適化エンジンを通して、レプリカジェネレータ(RG-Ⅲ)へのフィードバックを行うことで、予測推定精度が向上する様に入力レプリカを変化させて改良を進めます。このプロセスを通して予測推定精度を飛躍的に高めるとともに、この精度アップのプロセスを、将来的に自己学習プロセスにより自動的にシステム改良して進化させます。(癌化早期ステージ予測推定では、リスクのある数%希望者に対して、miRNA,Exosome,ct-DNA等の細胞の状態を示すデータ解析を行いそのリスクを予測推定するチャレンジを計画しています。ご興味のある方はコンタクトして下さい。)

  • 相関処理モジュール

    血液データ・バイタルデータ、体組成等は、体内での免疫や各代謝などを示す各パラメータが、健康状態及び疾患リスクのそれぞれのレベルに応じてある程度の相関を示す事が知られています。データ量が増加するにつれて、ビッグデータ解析による静的解析の予測精度は向上する事が期待可能ですが、各健康位置に応じて解析ターゲット(疾患リスク予測推定)の相対的位置や変化に対して、予測推定精度を向上させる追加情報を必要に応じてラベル化して微調整します。特に、新しい感染症や疾患・癌に関係する事実や予測が明確である場合は、これを考慮した形で相関処理を進める様にします。特に、疾患リスクが高い領域での処理となります。

  • 推論エンジン(知識ベース)

    推論エンジンは、疾患リスクの高い領域でその役割が有効となる設計となっています。これは、医学書や論文、細胞代謝・免疫機能(腸内細菌)・血管・自律神経・脳からのホルモン・筋肉・骨・リンパ・心臓その他の臓器に関する健康との関係を示す情報に基づいて疾患リスクのシナリオを提供する。疾患リスク・ヒートマップと疾患リスクの遷移を示すトランジションマップで、いくつか注意すべき代表的な疾患リスク領域に近づいている場合に、特にそのシナリオを有効利用するものである。

  • AIエンジン(Deep Learning)

    AIエンジンは、健康状態や疾患リスクを示すヒートマップの解析を行う。いくつかの代表的な疾患リスクは、解析対象となるデータの項目でそれぞれ異なる。疾患リスク・ヒートマップの各パラメータは、2次元配置された偏差値化と各項目の相関からパターン化されているので、ある程度、この位置により疾患との相関が判断可能となる。特に、疾患傾向が強い領域にある場合は、推論エンジンとAIエンジンの結果の差は少なくなる。

    疾患リスク領域から徐々に離れると健康体に向かって、推論エンジンではその差と実際の結果の一致性が難しくなる。AIエンジンでは、この疾患リスク領域から離れる場合にその役割が大きくなる。人間の顔の表情から喜怒哀楽を人間が理解出来る様に、健康情報や疾患リスク情報から解析を行う事を可能としている。特に、健康化の為の行動変容では、バイタルデータや体組成・問診(Q&A)によりQuarterly・Monthly・Weekly・Dailyベースでの変化とリンクさせる事が重要となり、健康改善や疾患リスクの予測推定を進める。また、もし免疫系や体調に不安がある場合は、miRNA等の生体情報を追加する事で、通常細胞や免疫細胞・癌細胞の相互関係を参考にして、動的解析を行い(短い時間変化のトレース)初期の癌化リスク推定に貢献出来る可能性がある。今後、テスト・トライアルとして徐々に支援者を募集する計画である。

  • 検証エンジン

    検証エンジンは、推論エンジン(知識ベース)とAIエンジン(DL型)の2つの疾患リスク予測推定及び健康化プログラムヘの提案候補(現在実装トライ)から最適なものを選択する場合に過去の予測推定及び提案候補でより最適なものが存在するかどうかを確認して記録する。特に、将来的に予測推定とその結果について、GAPが存在する場合のフィードバック的役割を果たしてシステムの信頼性を上げる為のエンジンとして機能させる。この部分は、将来的には完全に自動化を目指すが現在は専門家や設計者、関係者、当事者の声から調整をして完成度を上げる方式とする。

  • 最適化エンジン

    ビッグデータ解析のデータ拡大の1つのソフトウェアモジュールとしてRG-III(Replica Generator III)を開発したが、検証エンジンを使ったフィードバック情報が、レプリカ生成にも利用した方が予測精度を上げられると判断可能な情報があれば、最適化エンジンを通してこれをRG-IIIに通知する。将来的には、自動化を目指すが、当面は、専門家や設計者・関係者が入り誤差を可能な限り小さくして精度UPを行う方針である。

  • 最終判定モジュール

    最終判定モジュールは、疾患リスク・ヒートマップの位置により、特定疾患リスクへのシフト(変異)が高く予想される領域であれば、推論エンジン(知識ベース)を優先的に採用する可能性が高いフィルタリングを行いますが、AIエンジン(DL型)のデータ量が質的にも十分になれば徐々にAI側を優先する様に変化させたいと考えています。これは、AIがブラックスワンの様に、学習データ量が極端に少ない場合には、あまり高い精度での疾患リスクの予測推定に対して不安が残るからです。同じ理由から対象疾患リスクの領域を徐々に拡大する場合でも学習データが少ない場合は、同様の判定を行う様にしたいと考えています。しかし、逆に、十分なデータ量が確保出来ている場合、特定のマーカーや判定基準の数値データでの判断をする場合、明確に疾患傾向が見えない領域では、AIを優先して利用すべきだと考えています。

AXiR Engine®が優れている点

より精度の高い解析結果を出力(予測推定)

当社独自の技術によるレプリカジェネレータとの連携により、少ないデータから必要とされるビッグデータを生成して高い精度を導き出す疾患リスクの予測推定を可能としています。(特許出願済)

未病の領域をポジショニングと
疾患リスク予測推定

独自の設計により計測データの計測値を偏差値化・相関係数によるシフトを行いヒートマップ化し、画像処理によってターゲットとの想定される疾患相関距離や健康距離を推定することで、未病領域における「位置」を可視化します。経時変化を示す健康情報・生体情報を入力する事で今後の疾患リスク予測推定を実現します。

未病レベルを高速にパターン化

健康体~未病~疾患へと進む見えない連続的パスを解析し、個別の未病レベルをモデリングすることで迅速なパターン化が可能となります。

精度の高い答えを導き出すために

AXiR Engine®には、推論エンジンとAIエンジンの2つのエンジンが存在し、教師データや教師無しデータにより学習させることで得られた推論と、検証エンジンや最適化エンジンにより疾患リスクの予測推定結果を判定するモジュール構成により、精度の高い結果を得ることが可能となります。

AXiR Engine®の学習イメージ

(特許出願済)

静的解析と動的解析に対応

ある程度の時間が無いと変化しない生体情報や健康上と数時間~数日で変化する情報を同じテクノロジーで解析、予測推定する事で、長い時間での変化(年~月)や短い時間でのリアルタイムに近い変化(数時間~数日、数週間)をヒートマップやトランジッションマップを上手に利用して予測推定する事が可能となります。 この技術は、健康増進プログラムなどを進める場合の行動変容に対しても有効だと思います。

AXiR Engine®は学習し成長し続けます

疾患のラベリングや計測値データなどのインプットを追加していくことで、AIエンジンが独自に定義ファイルを更新し、特定疾患以外の疾病や潜在するがん因子の早期発見、感染症への免疫状態の把握など、他分野での展開が期待されます。

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